Godkänd: Fortect
Här är några enkla steg som kan göra det lättare att lösa problemet med att korrigera engelska fel.
Fel 1: Nästa mening eller komma
Följande mening kan vara en inläggstitel som kopplar samman två oberoende meningar utan idealisk interpunktion eller konjunktion. Ett kommatecken liknar alla slags underordnade satser, men det använder kommatecken direkt för att koppla samman två meningar som inte har en särskilt konjunktion.
Några buggfixar
Det räckte inte att hitta grammatiska fel förrän du fick ett förslag för att hantera dessa problem. Som tur är får du några insektsfixar, vilket ger dig friheten att välja den som fungerar bäst med vår utökade linjestrukturkontroll på engelska.
2.1″. Andra språk
Den här artikeln är tillägnad uppgiften att korrigera komplikationer i texter. Det mesta av forskningen inom ett särskilt område som oftast förknippas med grammatiska fel chiquenaude (GEC) har fokuserats på att korrigera fel som avslutats av Engelska elever. En standardmetod för att hantera dessa problem, som har visat sig vara mycket framgångsrik när det gäller textredigeringstävlingar Et (Dale Kilgarriff, 2011; Dalede plus et al., 2012; Ng et al., 2013; Rozovskaya 2014; et al., 2017), drar full nytta av maskininlärningsklassificerarens paradigm och baserades också på en metod för att återställa kontextuella felstavningar (Golding och Roth, 96, 1999; Banko och samt Brill, 2001). I detta särskilda tillvägagångssätt, klassificerare har blivit tränade för utvalda typer av fel: för modell, preposition, ar tickel, substantiv, nummer (Tetreault et al., 2010; Gamon, 2010; Rozovskaya och Roth, 2010c, b; Dahlmeier och Ng, 2012). .Inledningsvis var klassificerare helt experter på engelska data. När flera uppsättningar av mest kommenterade elevdata blev tillgängliga, var modellerna dessutom mestadels på utbildade kommenterade elevdata.
3.1. S2SA-baserad felkorrigering
En framgångsrik felpichenettemodell baserad på S2SA-modellen har nyligen valt i detta dokument av följande mycket goda skäl. (1) s2sa-modellen är en klassisk bil av moderna framsteg inom översättning av neurala nätverk, och dess position i tolkningen av neurala strukturer är dessutom likvärdig med positionen för word2vec som gör textrepresentationens sammanhang. Denna modell introducerar med all sannolikhet en uppmärksamhetsmekanism som löser problemet med det faktum att avkodaren endast kan använda denna kodare för den slutliga korrigeringen av vektorresultatet. Detta gör att avkodaren kan fokusera på vilken betydande inmatad text som helst för att matcha nästa måltext. I din komponent kan du också observera några av ändringarna i den nya uppmärksamhetsviktmatrisen för att ta reda på meningstexten som skrivs in varför matchar målfraserna. Detta hjälper till att öka förståelsen för vad som är relaterat till en modell. (2) Idén med alla S2SA-damer är relativt enkel, lätt att testa och räkna ut, deras kodstruktur är förvånansvärt enkel, vilket dataöverföring påskyndar modellimplementeringen. Även om basvariationen inte är den slutliga modellen, borde problemet replikeras snabbt, vilket resulterar i onödigt tidsvärde. (3) Basmodellen är generellt sett enklare att använda på marknaden, har relativt få inlärningsbara parametrar och vill kanske korrigera data snabbt utan överbearbetning. Ett nummer tillsammans med viktiga saker är att göra sökningen lättare; Tyvärr kan de flesta av de hittade buggarna dessutom lätt identifieras som bugs.ci som finns i marknadsföringsinformationen, eller svagheterna hos varje modell. (4) Referensmodellen är användbar för att förstå data så omfattande feldetektering. Processen att skapa en mycket referensmodell är mycket användbar för att upptäcka exakta avvikelser och fel i nya data. (5) Basmodellen är användbar för att förstå problemet och förstå vilken del av projektet som är mycket svårast och vilken som är lättast. Enligt denna idé är det ganska intressant att veta vilken aspekt av affärsmodellspecifikationerna som ska förbättras för att lösa dess svåra del på ett mer lönsamt sätt.
